小提琴图的绘制方法：Python matplotlib实现

本文介绍基于Python 中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。

小提琴图作为一种将箱型图 与核密度图 分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python 中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。其中，绘制得到的结果如下图所示。

本文用到的完整代码如下所示。

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu Dec  1 18:55:01 2022

@author: fkxxgis
"""

import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

pic_save_name = "E:/Pic/Violin.png"

li_1 = [1, 2, 3]
li_2 = [2.5, 5, 10, 8, 4, 5, 9, 9.5]
li_3 = [1.5, 2.5, 3.5, 6.5]

plt.figure(dpi = 300)
plt.rcParams["font.family"] = "SimSun"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

label = ["第一个刻度标签", "第二个刻度标签", "第三个刻度标签"]
font_1 = {"size": 14}

sns.violinplot(data = [li_1, li_2, li_3])
plt.xlabel("横坐标标签", font_1)
plt.ylabel("纵坐标标签", font_1)
plt.xticks(ticks = [0, 1, 2], labels = label, fontsize = 11)
plt.yticks(fontsize = 12)

plt.savefig(pic_save_name)
plt.show()

其中，pic_save_name表示我们绘图完毕后，保存图片的路径；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI 为300，其后的第一句代码plt.rcParams["font.family"] = "SimSun"表示图片中的图例、坐标轴标签与刻度标签都用宋体来表示，第二句代码plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False是为了防止图中出现无法绘制负号 的情况；随后，label表示刻度标签的具体内容，font_1来设置坐标轴标签的字体大小。

接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。

至此，大功告成。